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洞察 - Bildverarbeitung Matting
Effizientes Lernen mehrerer Darstellungen mit inkonsistenzgesteuerter Detailregularisierung für maskengesteuerte Matting
Unser Ansatz lernt verschiedene und effektive Darstellungen durch zusätzliches Lernen und verwendet eine neuartige inkonsistenzgesteuerte Detailregularisierung, um Herausforderungen beim maskengesteuerten Matting zu bewältigen.
Automatisches Matting von Bildern durch Referenzkontext
In-Context Matting ermöglicht die automatische Extraktion von Vordergrundobjekten aus einer Reihe von Zielbildern, indem ein Referenzbild mit den entsprechenden Vordergrundobjekten verwendet wird.
